在拥有庞大数据的信息时代,如何从分散的、隐藏的、异构的数据中找到用户所需要的信息,如何将信息从数据层面上升到知识层面,如何随着新知识产生完成高质量知识服务就显得尤为重要。云南的少数民族文化资源非常丰富,但这些资源却存在着不同程度的分散和异构,有碍于少数民族文化资源的有效传播和利用,而异构知识融合可以从分散的、异构的知识源中挖掘出尚未被发现、隐含、有用的知识,这正好为少数民族文化资源的知识获取、知识组织和知识利用提供了很好的方法和手段。因此,本文对海量异构少数民族文化资源融合进行深入的研究,主要包括以下三个方面:(1)构建了少数民族文化资源异构知识库。首先对少数民族文化资源进行预处理,其中在对文本资源处理时,提出了基于HMM的分词及词性标注方法和基于BiLSTM-CRF模型的命名实体识别方法;然后采用句法分析技术抽出实体间的关系;最后将抽取的知识以RDF/XML的形式存储并构成少数民族文化资源异构知识库。(2)提出一种少数民族文化资源的知识融合算法。针对传统模式下海量少数民族文化资源融合算法速度慢的问题,本文在Hadoop平台和MapReduce并行计算框架下提出一种基于属性和规则的知识融合算法,并对其有效性进行验证。该算法在相似度计算时提出基于概念属性改进的相似度计算方法,对抽取出的少数民族文化资源三元组知识通过本体对齐进行矛盾知识识别和冗余知识去除,从而合并得出较好的融合结果。(3)设计并实现基于知识融合的少数民族文化可视化原型系统。在系统需求分析和功能设计的基础上,搭建了少数民族文化资源知识融合平台,该平台主要实现了少数民族文化资源互联网内容爬取、少数民族文本资源HMM分词、少数民族文本资源词性标注、少数民族文本资源三元组抽取和少数民族资源知识融合五个功能。